面试题：Java抽象类在高并发分布式系统中的优化策略

优化策略设计思路

资源竞争处理：使用锁机制，如ReentrantLock，确保同一时间只有一个线程能访问共享资源。
数据一致性：采用分布式事务管理框架，如Seata，保证多个节点数据的一致性。
利用抽象类特性实现可扩展性和容错性：通过抽象类定义通用的方法和属性，具体的实现由子类完成。这样可以在不修改核心代码的情况下，方便地添加新的节点或任务处理逻辑。同时，通过抽象类的多态性，系统可以在运行时根据实际情况选择合适的实现，提高容错性。

关键代码示例及解释

定义抽象类

import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public abstract class AbstractTask {
    protected ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    // 定义抽象方法，由子类实现具体任务逻辑
    public abstract void executeTask();

    // 通用的资源访问方法，使用锁机制避免资源竞争
    public void accessResource() {
        lock.lock();
        try {
            // 访问共享资源的逻辑
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

解释：上述抽象类AbstractTask定义了一个ReentrantLock用于资源竞争控制。同时定义了抽象方法executeTask，具体的任务逻辑由子类实现。accessResource方法展示了如何使用锁来保护共享资源的访问。

子类实现

public class ConcreteTask extends AbstractTask {
    @Override
    public void executeTask() {
        // 具体的任务执行逻辑，可能涉及数据同步等操作
        accessResource();
        // 其他业务逻辑
    }
}

解释：ConcreteTask继承自AbstractTask，实现了抽象方法executeTask。在实现中调用了accessResource方法来保证资源访问的线程安全性。

任务调度示例

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class TaskScheduler {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
        AbstractTask task = new ConcreteTask();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            executorService.submit(() -> task.executeTask());
        }
        executorService.shutdown();
    }
}

解释：TaskScheduler类使用线程池来调度任务。创建多个线程来执行ConcreteTask的executeTask方法，通过锁机制和抽象类的设计，确保在高并发环境下资源竞争和数据一致性问题得到有效处理，同时利用抽象类的特性实现了系统的可扩展性和容错性。

星途面试题库

面试题：Java抽象类在高并发分布式系统中的优化策略

知识考点

面试题答案

优化策略设计思路

关键代码示例及解释